蒟蒻回归啦啦啦

期中考试爆零,真的爽死啦。
不过令人兴奋的是终于回到机房了(虽然都是爆零)
嗯,接下来就是一段新的旅程了。
感觉自己太弱,什么都不会。
所以要好好学习,争取学会除GCD以外的函数。
多看书,多刷题,多思考。
希望明年能轻松过初赛。
加油加油吧!!!!

逻辑回归是一种广泛用于分类任务的线性模型,特别适合于二分类问题。其基本思想是建立输入特征和输出概率之间的线性关系,然后使用sigmoid函数将这个线性结果转换为0到1之间的概率,从而预测一个样本属于某个类别的可能性。 Python中,我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression模块来实现逻辑回归。以下是逻辑回归的基本步骤: 1. **数据准备**:导入所需的库,如numpy, pandas, 和sklearn,并加载数据集。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据(假设数据集名为df) X = df.drop('target_column', axis=1) # 特征 y = df['target_column'] # 目标变量 ``` 2. **数据预处理**:通常包括归一化或标准化数据,因为逻辑回归对特征尺度敏感。 ```python scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` 3. **划分训练集和测试集**: ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 4. **创建并训练模型**: ```python model = LogisticRegression(max_iter=10000) # 配置参数,例如迭代次数 model.fit(X_train, y_train) ``` 5. **预测和评估**: ```python y_pred = model.predict(X_test) accuracy = model.score(X_test, y_test) ``` 6. **模型解释**:逻辑回归模型的系数和截距可以用来理解各个特征对目标变量的影响。
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